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Chercheur • Nice
Dernière mise à jour : il y a 1 jour
Informations générales
Intitulé de l'offre : Chercheur doctorant (H / F) - Intégration multi-omique par intelligence artificielle
Référence : UMR7272-LOUNOT-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : NICE
Date de publication : lundi 24 février 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 avril 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 16 - Chimie du vivant et pour le vivant : conception et propriétés de molécules d'intérêt biologique
Description du sujet de thèse
TITRE
Intégration multi-omique par intelligence artificielle : concevoir et évaluer un système agentique linguistique utilisant des graphes de connaissances pour l’exploration moléculaire
DESCRIPTION
Dans le cadre du consortium franco-suisse MetaboLinkAI, cette thèse vise à développer de nouvelles approches pour l’analyse multi-omique via l’intelligence artificielle. Le chercheur doctorant (H / F) aura pour mission de concevoir un système agentique linguistique innovant, interagissant sur des graphes de connaissances, capable d’intégrer et de structurer de manière dynamique des données complexes issues d’analyses omiques. L’objectif ultime est d’enrichir notre compréhension des mécanismes du métabolisme et de ses fonctions, notamment dans le contexte de l’adaptation environnementale.
OBJECTIFS DE LA THÈSE
1. Conception d’un Cadre de Graph de Connaissance pour l’Intégration Multi-Omique : Le chercheur doctorant (H / F) concevra et validera des méthodes robustes pour transformer et enrichir des données expérimentales issues d’analyses omiques en graphes de connaissances interrogeables.
2. Conception et Évaluation d’un Système d’Agents Linguistiques : Développer une architecture d’agents linguistiques destinés à interroger des informations présentes dans le graph de connaissances.
3. Optimisation et Auto-Adaptation du Système : Intégrer des mécanismes d’auto-optimisation pour améliorer continuellement les performances du système.
4. Accès et Validation de Connaissances Multi-Omiques sur un Holobionte Marin : Démontrer l’efficacité de la méthode en l’appliquant à l’anémone de mer.
COMPÉTENCES SOUHAITÉES
Compétences techniques :
* Maîtrise de la programmation en Python.
* Expérience dans l’utilisation des outils et frameworks d’intelligence artificielle.
* Expertise en gestion et interrogation de graphes de connaissances.
* Expérience en visualisation de données scientifiques.
* Expérience des outils de gestion de code collaboratif.
Compétences relationnelles :
* Esprit d’initiative, autonomie, rigueur et adaptabilité.
* Forte aptitude à travailler en équipe.
* Engagement pour une transparence totale et la collaboration en open source.
* Maîtrise de l’anglais scientifique.
Contexte de travail
La thèse se déroule sous la co-direction du Dr Louis-Félix Nothias, au cœur du laboratoire HolobiomicsLab de l’Institut de Chimie de Nice. Des déplacements ponctuels en France et en Suisse sont à prévoir.
Contraintes et risques
La réussite du projet dépendra d’une gestion rigoureuse du code source et d’une contribution collaborative.
#J-18808-Ljbffr
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